本文介绍了如何使用Python实现感知器算法，这是一个经典的二分类算法，模拟神经元工作原理。文章详细阐述了感知器的基本原理，包括通过迭代调整权重和偏置以正确分类输入数据。并提供了感知器类的实现代码，以及一个简单的训练和预测示例，展示了如何使用该算法进行数据处理。虽然感知器算法在处理线性可分问题上简单易懂，但面对复杂问题可能力有不逮。
Python实现感知器算法
感知器算法是一种经典的二分类算法，它模拟了神经元的工作原理。本文将介绍如何使用Python实现感知器算法，并提供相应的源代码。
感知器算法的基本原理是通过训练一组权重和偏置，将输入数据映射到两个不同的类别。算法通过迭代调整权重和偏置，使得模型能够正确分类输入数据。
首先，我们需要定义感知器类。以下是一个简单的感知器类的实现：
class Perceptron:
def __init__(self, num_features, learning_rate=0.1)
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